Nvidia случайно раскрыла характеристики GPU настольного ИИ-суперкомпьютера DGX Spark

[Ippolitovich]

Nvidia до сих пор не раскрыла характеристики своего грядущего чипа GB10 для настольных ИИ-суперкомпьютеров, но неожиданно эти данные всё же стали известны благодаря описанию разделу наград выставки Computex 2025. Оказалось, что компактный суперкомпьютер DGX Spark оснащён таким же количеством ядер CUDA, что и видеокарта GeForce RTX 5070.

 

На международной выставке Computex 2025 традиционно присуждаются награды самым необычным, прорывным и просто необычным продуктам. Ранее эта премия часто критиковалась за субъективность и присуждение призов слишком дорогим или непрактичным продуктам, отмечает VideoCardz, но в этот раз она стала источником важной информации — на странице награды были обнаружены технические данные о мини-ПК от Nvidia.

 

Выяснилось, что DGX Spark оснащён GPU с 6144 ядрами CUDA — ровно столько имеется и у десктопной видеокарты RTX 5070. В описании устройства говорится, что DGX Spark, ранее известный как Project Digits, использует суперчип Nvidia GB10 Grace Blackwell, объединяющий новейший графический процессор Blackwell и 20-ядерный центральный Arm-процессор Grace через NVLink-C2C в компактном корпусе. Помимо 6144 ядер CUDA графический чип получил тензорные ядра пятого поколения, четвёртое поколение RT-ядер для трассировки лучей, а также новые блоки кодирования видео. Система имеет 128 Гбайт общей LPDDR5x-памяти, доступной как CPU, так и GPU, что позволяет работать с моделями искусственного интеллекта до 200 миллиардов параметров. Для системы заявления производительность до 1000 TOPS в вычислениях FP4 для ИИ.

 

Интересно, что DGX Spark не будет исключительно решением от Nvidia — свои системы на той же платформе предложат другие компании. В частности, Asus представила свою версию ещё на CES под названием GX10, Lenovo выпустил ThinkStation PGX, а на этой неделе MSI показала EdgeExpert MS-C931 (на фото выше). При этом все три системы используют одинаковый объём памяти LPDDR5x, что может говорить о стандартизации платформы.